XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像增强
基于计算机图形的PTFE复合传输膜的形态特征的定量测量
摘要：在本文中，对纳米-ZRO 2和聚醚酮2和聚醚酮（PEEK）颗粒填充的聚乙烯（PTFE）复合材料的摩擦学特性通过线性互换式摩擦和磨损实验机进行了摩擦测试。在材料的各个摩擦阶段获得了有关传递局面的摩擦学性能和光学图像的数据。MATLAB软件被用来制定转移胶体形态特征的定量分析程序。该程序可以增强传输图像的图像增强和形态处理，然后识别，提取和量化转移范围的几何和纹理特性，以分析特性的变化及其与材料摩擦学特性的关系的基础。结果表明，转移薄片的几何，形态和质地特征在摩擦过程中动态发展，各种摩擦阶段之间存在明显的差异，并且对材料的摩擦学特性产生了显着影响。定量分析表明，转移仪的某些形态和纹理特征的趋势（覆盖率，面积，直径，圆度，圆度，一致性和纹理熵）与PTFE复合材料的磨损抗性之间存在良好的相关性。因此，这些形态和纹理特征可用于量化转移效果的质量，并用作材料摩擦学特性的间接指标。
albument-NAS：增强的骨断裂检测模型
摘要 - 诊断骨折位置准确地具有挑战性，因为它在很大程度上取决于放射科医生的专业知识；但是，图像质量，尤其是在轻微骨折的情况下，可以限制精度，强调对自动方法的需求。诊断骨折位置的准确性通常取决于放射科医生的专业知识；但是，图像质量，尤其是较小的断裂，可以限制精度，强调对自动方法的需求。尽管可以观察大量数据，但许多数据集缺乏带注释的标签，并且手动标记此数据将非常耗时。这项研究介绍了Albument-NAS，该技术将一个射击检测器（OSD）模型与Alboumentation图像增强方法相结合，以提高检测断裂位置的速度和准确性。Albument-NAS获得了83.5％的50个地图，精度为87％，召回了65.7％，在GrazpedWri DataSet进行测试时，该模型的表现明显超过了先前的最新模型，该模型的MAP@50中有63.8％，这是一个pediatric Wrist损伤X射线的收集。这些结果在断裂检测中建立了新的基准测试，这说明了将增强技术与先进检测模型相结合以克服医学图像分析中的挑战的优势。
放射科医生需要知道的
摘要：医学成像中深度学习的快速发展显着增强了人工智能的能力，同时引入了挑战，包括需要大量培训数据以及标记和分割的劳动密集型任务。生成的对抗网络（GAN）已作为解决方案出现，为数据增强提供合成图像生成，并通过CGAN，Cyclegan和StyleGan等模型来简化医疗图像处理任务。这些创新不仅提高了图像增强，重建和分割的效率，而且还为无监督的异常检测铺平了道路，从而显着降低了对标记数据集的依赖。我们对医学成像中GAN的调查涉及其各种体系结构，选择适当的GAN模型的考虑以及模型培训和绩效评估的细微差别。本文旨在为盖恩技术新手提供透彻理解的放射科医生，通过使用Cyclegan和Pixel2Style2pixel（PSP）commbined styleth的样式进行两个说明性示例，通过对脑成像中的gans进行实际应用和评估。它对医学成像研究中gan的变革潜力进行了全面的探索。最终，本文努力使放射科医生提供有效利用gan的知识，从而鼓励该领域的进一步研究和应用。
使用图像处理的有效货币识别和价值检测系统
近年来，对自动货币识别和价值检测系统的需求不断增长，以简化现金处理和金融交易的过程。图像处理技术已成为自动化这些任务的有前途的方法。本文基于图像处理技术提供了有效的货币识别和价值检测系统。拟议的系统旨在自动化货币识别和价值检测过程，这在许多财务和零售应用程序中是必不可少的任务。该系统由几个阶段组成：图像采集，图像预处理，特征提取，图像增强和分类。系统使用多种图像处理算法，包括数据增强来增强输入图像的质量并提取相关功能。这些任务涉及确定银行票据或硬币的面额并确定其价值。实验的结果证明了拟议系统在现实世界情景中的有效性，这可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力。总而言之，在各种照明条件和方向下，提出的系统在识别不同的货币（包括钞票和硬币）方面达到了高准确性和鲁棒性。该系统的性能可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力，从而适合用于金融和零售应用程序。未来的工作将集中在更具挑战性的情况下，例如处理损坏或伪造的货币，以改善系统的性能。
大型模型时代的数据增强调查
摘要 - 涵盖大型语言和扩散模型的规模模型在近似人类水平的智能方面表现出了非凡的希望，从而引起了学术和工业领域的重大兴趣。但是，对这些大型模型的培训需要大量的高质量数据，并且随着对这些模型的持续更新，现有的高质量数据储层很快可能会耗尽。这一挑战促进了针对数据增强方法的研究激增。利用大型模型，这些数据增强技术的表现优于传统方法。本文对大型模型驱动的数据增强方法进行了详尽的审查，采用了全面的观点。我们首先将相关研究的分类分为三个主要类别：图像增强，文本增强和配对的数据增强。之后，我们深入研究了与大型基于模型的数据增强有关的各种数据后处理技术。我们的讨论然后扩展，以涵盖自然语言处理，计算机视觉和音频信号处理中这些数据增强方法的一系列应用程序。我们开始评估不同情况下基于大型模型数据扩展的成功和局限性。在我们的审查结束时，我们重点介绍了潜在的挑战和途径，以实现数据增强领域的未来探索。我们的目标是为研究人员提供关键的见解，最终有助于生成足够多的数据来培训更复杂的大型模型。我们始终在以下位置维护相关的开源材料：https：//github.com/mlgroup-jlu/llm-data-aug-survey。
使用计算机视觉和深度
摘要：必须提早发现火灾，以防止可能造成的危险事故。传统的火灾检测系统使用诸如传感器之类的硬件来检测火的存在。使用深度学习和机器学习提供了一种更自动化的方法。本研究谈论使用大型数据集使用卷积神经网络。此数据集有助于减少误报，假否定性，并提供更准确的分类。雾，天气，气候，日出，日落，野火和非火灾图像被收集和组合。这样做是为了使雾与烟雾混淆，并且所有橘红色的物体都不会被误解为火。图像增强是为了增加数据集的大小并使其更通用。CCTV镜头的视频被分为框架并进行了加工。这些框架被馈入经过训练的CNN模型，该模型的精度为0.94。如果任何框架显示出略有火，则会提高火警。这种实时立即检测火将防止大火的蔓延，并有助于尽快扑灭。开发的用户界面具有处理视频和图像的选项。完成此操作后，使用气流，分贝，频率和距离等声波的属性来预测火是否可以熄灭。使用具有所有这些功能的标签数据集对机器学习模型进行了培训。决策树分类器显示上述0.97的精度最高。通过使用这些技术，火灾检测和灭绝的预测变得更加容易，更有效。
使用...
1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。 摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。 该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。 利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。 计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。 这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。 主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。 使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。 数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。 图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。 使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。转移学习技术为垃圾分类任务优化了这些模型。分类涉及使用使用优化算法（如随机梯度下降（SGD）和ADAM）进行标记的数据训练改良的CNN模型。诸如非最大抑制（NMS）之类的后处理技术解决了生产预测并消除重复的信号。实验结果证明了该算法在准确分类和识别废物类型方面的有效性，从而对废物管理工作产生了重大贡献。未来的研究指示包括实时实施，可伸缩性以及与机器人系统的集成，用于工业和城市环境中的自主废物管理。关键字：计算机视觉，CNN模型，Python，Yolo模型，优化铝制。
设计大数据时代的超声心动图
机器学习（ML）和大数据具有逆转性心血管成像的潜力。1在超声心动图中，ML已用于图像增强，查看分类和指导，量身定量甚至诊断。在有或没有ML的情况下，大数据分析可以为越来越多的可扩展结果的研究和质量改进提供动力。机器学习的性能与训练和测试的数据密不可分。1，2此外，有效且有效的数据存储和组织可以对医院系统和患者护理产生显着的好处。3然而，传统的超声心动图图片归档和通信系统（Echo-PAC）未签署以利用临床成像和相关元数据进行大数据分析。从历史上看，超声心动图数据设计仅在支持日常临床操作中所考虑。随着需要快速访问超声心动图数据的需求，并且在整个机构之间大规模访问，当前的数据设计跌至不可接受的短缺。例如，尽管有一致性的陈述，但在制造商中，元数据构成了数字成像和医学（DICOM）成像的通信（DICOM）成像并未达到最佳标准化，并且缺少特定的标签，这些标签极大地有助于数据挖掘，采用和预处理4（图1）。图像的发展受到烧毁的患者健康信息（PHI）的阻碍。在超声计算机上进行的测量并非与制造商之间的回声PAC接缝不可互操作，从而导致在购物车上获得的测量值经常丢失。5数据库
使用卷积中性网络检测脑肿瘤
＃顾问摘要对脑肿瘤的早期和准确诊断是由大脑中细胞异常生长引起的致命疾病，这对于提高存活率至关重要。一种流行的检测，诊断和治疗方法是磁性推理成像（MRI），因为它是无创的，并且提供了高质量的视觉效果。不幸的是，手动分析它们通常很耗时，需要医疗专业知识。图像分类是计算机视觉的子集，是计算机在图像中对对象进行分类和解释对象的能力。它可以支持医生的诊断，并作为脑肿瘤的入门级筛查系统。本研究旨在建立一个准确的机器学习模型，以预测磁共振图像中脑肿瘤的存在。我们使用BR35H数据集构建了两个不同的卷积神经网络（CNN）模型：KERAS顺序模型（KSM）和图像增强模型（IAM）。首先，我们数据集中的图像进行了预处理，进行了预处理和标准化，以提高效率并减少不准确性。然后，将数据归一化，我们的模型进行了培训。最后，除了在训练过程中观察到的验证精度和损失外，我们还使用准确性验证数据集互为模型的准确性。在我们的两个模型中，IAM超过了KSM。IAM的验证精度为97.99％，BR35H数据集的验证损失为4.94％，从准确性验证数据集对MRIS进行分类时，精度为100％。引入由于其生存率低，脑肿瘤是一种致命的疾病。他们可以是良性（非癌性）或恶性（癌）。良性脑肿瘤逐渐生长，通常包含在大脑的一个区域中，而恶性脑肿瘤迅速生长并侵入健康的脑组织。这些恶性肿瘤的5年生存率仅为36％，尽管它可以根据年龄和肿瘤的位置而变化。
MRI图像使用U-NET和图像处理技术
Kush Vora Ninad Mehendale *计算机工程系电子系K.J Somaiya工程学院K.J.Somaiya工程学院孟买，印度孟买，印度kush.v@somaiya.edu ninad@somaiya.edu摘要 - 脑肿瘤是死亡的主要原因之一，因此，尽早诊断它们至关重要。 MRI是检测肿瘤的最有效诊断工具。 但是，热噪声，温度波动和其他伪影可能会产生嘈杂的MRI扫描，从而导致诊断不准确。 深度学习算法与图像处理技术结合使用，已在各种医学成像任务中有助于增强MRI图像。 我们的工作提出了一个带有两个编码器码头对的U-NET体系结构，用于降解MRI扫描，该扫描在通过注入合成高斯噪声生成的数据集上进行了细微的调整。 该模型将峰信号与噪声比（PSNR）从11.90提高到30.96。 提出的工作还提供了经验证据，表明拟议的deoising策略可将脑肿瘤的预测准确性提高近23％。 使用U-NET开发的去核技术将使放射科医生和计算机辅助诊断系统（CAD）在精确诊断疾病中通过产生清洁剂和更清晰的MRI扫描来使其受益。 关键字 - 图像增强，脱氧，U-NET，脑肿瘤，高斯噪声I. i ntroduction a脑肿瘤是一团异常的脑细胞。 封闭人脑的头骨非常坚硬，因此在这个紧密区域内的任何发展都会导致重大并发症。 随着这些肿瘤的生长，头骨内部的压力会增加，从而导致脑损伤。Somaiya工程学院孟买，印度孟买，印度kush.v@somaiya.edu ninad@somaiya.edu摘要 - 脑肿瘤是死亡的主要原因之一，因此，尽早诊断它们至关重要。MRI是检测肿瘤的最有效诊断工具。但是，热噪声，温度波动和其他伪影可能会产生嘈杂的MRI扫描，从而导致诊断不准确。深度学习算法与图像处理技术结合使用，已在各种医学成像任务中有助于增强MRI图像。我们的工作提出了一个带有两个编码器码头对的U-NET体系结构，用于降解MRI扫描，该扫描在通过注入合成高斯噪声生成的数据集上进行了细微的调整。该模型将峰信号与噪声比（PSNR）从11.90提高到30.96。提出的工作还提供了经验证据，表明拟议的deoising策略可将脑肿瘤的预测准确性提高近23％。使用U-NET开发的去核技术将使放射科医生和计算机辅助诊断系统（CAD）在精确诊断疾病中通过产生清洁剂和更清晰的MRI扫描来使其受益。关键字 - 图像增强，脱氧，U-NET，脑肿瘤，高斯噪声I. i ntroduction a脑肿瘤是一团异常的脑细胞。封闭人脑的头骨非常坚硬，因此在这个紧密区域内的任何发展都会导致重大并发症。随着这些肿瘤的生长，头骨内部的压力会增加，从而导致脑损伤。脑肿瘤分为两种不同类型。恶性（癌）和良性（非癌症）。这些肿瘤进一步分为原发性和继发性肿瘤（转移性肿瘤）。原发性脑肿瘤起源于大脑内部，但是当癌细胞从其他器官传播到大脑（肺部到大脑）时，转移性脑肿瘤就会发展。绝大多数原发性脑肿瘤都不癌。死亡率的第十个主要原因是脑肿瘤。在2020年，全球估计，有251,329人死于原发性恶性脑和中枢神经系统（CNS）肿瘤。今天在美国，估计有70万人受到原发性脑肿瘤的影响。这些肿瘤可能是致命的，并对生活质量产生重大影响。女性比男性更有可能获得任何类型的大脑或脊髓肿瘤，而男性则更有可能患上恶性肿瘤。这主要是因为某些类型的肿瘤在一种性别或另一种性别中更为普遍（例如，脑膜瘤在女性中更为常见）。患有恶性大脑或中枢神经系统肿瘤患者的5年生存率